In this paper, we propose haptic interfaces based on force feedback to provide a physical painting experience to virtual reality users. Through this system, the user can create surface-based painting holding a haptic stylus, while utilizing both visual feedback from the worn HMD and haptic feedback during painting. In particular, the haptic interfaces simulate the physical interaction between painting brush and painting, which can help to improve the spatial perception of users and compensate for visual feedback. This can reduce laborious drawing works to repeatedly paint strokes and therefore yield a better painting performance. As a result, users can experience more effective and realistic VR painting with this system.
Extended Reality (XR), such as virtual and augmented reality, has huge potential for immersive data visualization and analysis. In XR, users can interact with data and other users realistically by navigating the shared virtual space, allowing for more intuitive data analysis. However, creating a visualization in XR also poses a challenge because complicated, low-level programming is required, which hinders broad adaptation in visual analytics. This paper proposes an interactive visualization authoring tool based on hand gesture for immersive data visualization-Gadget Arms. The proposed system provides a novel user interaction to create and place visualization in the 3D virtual world. This simple, but intuitive, user interaction enables user designs the entire visualization space in the XR without using a host computer and low-level programming. Our user study also confirmed that the proposed user interaction significantly improves the usability of the visualization authoring tool.
In this paper, we propose a system which estimates Manhattan coordinate systems for urban scene images using a convolutional neural network (CNN). Estimating the Manhattan coordinate system from an image under the Manhattan world assumption is the basis for solving computer graphics and vision problems such as image adjustment and 3D scene reconstruction. We construct a CNN that estimates Manhattan coordinate systems based on GoogLeNet [1]. To train the CNN, we collect about 155,000 images under the Manhattan world assumption by using the Google Street View APIs and calculate Manhattan coordinate systems using existing calibration methods to generate dataset. In contrast to PoseNet [2] that trains per-scene CNNs, our method learns from images under the Manhattan world assumption and thus estimates Manhattan coordinate systems for new images that have not been learned. Experimental results show that our method estimates Manhattan coordinate systems with the median error of $3.157^{\circ}$ for the Google Street View images of non-trained scenes, as test set. In addition, compared to an existing calibration method [3], the proposed method shows lower intermediate errors for the test set.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.628-630
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2000
3D 컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으며 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉 물체가 다른 물체에 바로 붙어 있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 과원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까운 저장된 그림자들을 2차원 보강하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.4
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pp.335-342
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2012
3D point cloud is widely used in Architecture, Civil Engineering, Medical, Computer Graphics, and many other fields. Due to the improvement of 3D laser scanner, a massive 3D point cloud whose gigantic file size is bigger than computer's memory requires efficient preprocessing and visualization. We suggest a data structure to solve the problem; a 3D point cloud is gradually subdivided by arbitrary-sized cube grids structure and corresponding point cloud subsets generated by the center of each grid cell are achieved while preprocessing. A massive 3D point cloud file is tested through two algorithms: QSplat and ours. Our algorithm, grid-based, showed slower speed in preprocessing but performed faster rendering speed comparing to QSplat. Also our algorithm is further designed to editing or segmentation using the original coordinates of 3D point cloud.
Rho, Seungmin;Lee, Jinwoo;Hwang, Jae-In;Kim, Junho
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.22
no.3
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pp.11-20
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2016
This paper introduces an effective method for generating 3D stereoscopic images that gives immersive 3D experiences to viewers using mobile-based binocular HMDs. Most of previous AR systems with monocular cameras have a common limitation that the same real-world images are provided to the viewer's eyes without parallax. In this paper, based on the assumption that viewers focus on the marker in the scenario of marker based AR, we recovery the binocular disparity about a camera image and a virtual object using the pose information of the marker. The basic idea is to generate the binocular disparity for real-world images and a virtual object, where the images are placed on the 2D plane in 3D defined by the pose information of the marker. For non-marker areas in the images, we apply blur effects to reduce the visual discomfort by decreasing their sharpness. Our user studies show that the proposed method for 3D stereoscopic image provides high depth feeling to viewers compared to the previous binocular AR systems. The results show that our system provides high depth feelings, high sense of reality, and visual comfort, compared to the previous binocular AR systems.
High dynamic range (HDR) images represent a far wider numerical range of exposures than common digital images. Thus it can accurately store intensity levels of light found in the specific scenes generated by light sources in the real world. Although a kind of professional HDR cameras which support fast accurate capturing has been developed, high costs prevent from employing those in general working environments. The common method to produce a HDR image with lower cost is to take a set of photos of the target scene with a range of exposures by general purpose cameras, and then to transform them into a HDR image by commercial softwares. However, the method needs complicate and accurate camera calibration processes. Furthermore, creating HDR environment maps which are used to produce high quality imaging contents includes delicate time-consuming manual processes. In this paper, we present an automatic HDR panorama environment map generating system which was constructed to make the complicated jobs of taking pictures easier. And we show that our system can be effectively applicable to photo-realistic compositing tasks which combine 3D graphic models with a 2D background scene using image-based lighting techniques.
CAD system is a very important technology in designing many products which we are using today. This CAD technology have enlarging its area into 3D CAD systems with the development of computer graphics technologies. In particular, such advances have also been realized in special area such as the CAD system for designing shoes. 3D CAD systems for shoes design must provide compatibility between 3D and 2D data because shoes are made using 2D parts of pieces of leather or cloth. Many designers get high performances using 2D shoe CAD systems because they have had long practices with the 2D systems. Therefore, to get the mapping between 2D modeling and 3D modeling is one of very important components in 3D CAD system. In this paper, we proposed a flattening method that convert 3D shoes data to 2D data.
In general, image-based virtual environment is represented by panoramic images created by image mosaic algorithm. The cylindrical panoramic image supports the fixed-viewpoint navigation due to the constraints of construction. Shum proposed concentric mosaics to allow users to navigate freely within a circular area[10]. It is constructed by a sequence of images which is acquired from a regularly rotating camera. Concentric mosaics technique, proposed by Shum, is considered as 3D plenoptic function which is defined three parameters : distance, height and angle. In this paper, we suggest an effective method for creating concentric mosaics, in which we first align a set of strip images on the cylinder plane and stitch the aligned strips to build a panoramic image. The proposed method has no constraints such as regular panning motion of camera. Furthermore, our proposed method minimizes the use of interpolation image to create a novel view images from the concentric mosaics. It allows the result image on a novel view to have better quality with respect to the number of input images.
Seo, SangHyun;Kang, DaeWook;Park, YoungSub;Yoon, Kyunghyun
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.7
no.2
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pp.11-19
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2001
This paper proposes a colored paper mosaic rendering technique based on image segmentation that can automatically generate torn and tagged colored paper mosaic effect. and 3D effect that come about in human-made mosaic work can be represented by generating shadow using difference of paper thickness. Previous method did not produce satisfactory results due to the ineffectiveness of having to use pieces of the same size. The proposed two methods for determination of paper shape and location that are based on segmentation can subdivide image area by considering characteristics of image. The first method is to generate Voronoi polygon after subdividing the segmented image again using quad tree. And the second method is to apply the Voronoi diagram on each segmentation layer. Through these methods, the characteristic of the image is expressed in more detail than previous colored paper mosaic rendering method and these methods enable to produce image that is closer to human-made mosaic work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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